【摘 要】
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针对传统弯辊力预设定模型的缺陷和带钢热连轧轧制特点,利用某钢铁公司1 580 mm热轧线生产数据,对精轧机组末机架进行了基于遗传算法优化神经网络的弯辊力预报模型研究.以大
【机 构】
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东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0304100);国家自然科学基金资助项目(51634002,51774084,51704067)
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针对传统弯辊力预设定模型的缺陷和带钢热连轧轧制特点,利用某钢铁公司1 580 mm热轧线生产数据,对精轧机组末机架进行了基于遗传算法优化神经网络的弯辊力预报模型研究.以大量实际数据作为神经网络训练输入,充分考虑了输入参数之间的影响作用,模型结构简单、容易实现,其整体性能用平均绝对百分误差、均方根误差和相关系数R评价.通过将预测结果与实测结果比较,验证了模型的精度.研究发现,提出的弯辊力预测模型相比于传统模型可实现高度非线性拟合,适用于提高热轧带钢头部板形控制精度,为实际弯辊力设定提供指导和试验基础.
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